Question

我有以下pandas.Series对象，其中包含以下数据：

country        year
United States  2004     416.205383
               2005     430.326178
               2006     444.208260
               2007     456.880067
               2009     472.733367
               2008     474.420151
               2010     480.486400
               2011     495.654594
               2012     505.911360
               2013     513.322114
Name: FP.CPI.TOTL, dtype: float64

我们称之为cpi。我希望将2014年添加到本系列之前，而是使用字符串名称＆＃39; TTM＆＃39;。

cpi.index是

MultiIndex(levels=[[u'United States'], [u'2004', u'2005', u'2006', u'2007', u'2008', u'2009', u'2010', u'2011', u'2012', u'2013']],
           labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 5, 4, 6, 7, 8, 9]],
           names=[u'country', u'year'])

和cpi.values是

array([  416.20538282,   430.32617782,   444.20825976,   456.88006655,
         472.73336741,   474.42015054,   480.4864    ,   495.65459441,
         505.91135964,   513.32211444,  1000.        ])

我试过

row = pd.Series(100,index=['TTM'])
cpi.append(row)

但它在MultiIndex中附加到错误的级别。从这里开始，我可以构造一个新的值数组，一个新的MultiIndex，然后是一个新的DataFrame，但这看起来非常浪费。有更简单的方法吗？

Pandas将数据预先添加到多索引系列

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